Utilisation des données d'entrée et de sortie - Amazon SageMaker

Utilisation des données d'entrée et de sortie

Les données d'entrée que vous fournissez à Amazon SageMaker Ground Truth sont envoyées à vos employés à des fins d'étiquetage. Vous choisissez les données à envoyer à vos employés en créant un fichier manifeste unique qui définit toutes les données qui nécessitent un étiquetage ou en envoyant des objets de données d'entrée à une tâche d'étiquetage en streaming pour être étiqueté en temps réel.

Les données de sortie sont le résultat de votre tâche d'étiquetage. Le fichier de données de sortie, ou fichier manifeste augmenté, contient des données d'étiquette pour chaque objet que vous envoyez à la tâche d'étiquetage et des métadonnées sur l'étiquette attribuée à des objets de données.

Lorsque vous utilisez les types de tâche intégrés de classification d'image (étiquette unique et multiple), de classification de texte (étiquette unique et multiple), de détection d'objets et de segmentation sémantique pour créer une tâche d'étiquetage, vous pouvez utiliser le fichier manifeste augmenté résultant pour lancer une tâche d'entraînement SageMaker. Pour obtenir une démonstration de l'utilisation d'un « manifeste augmenté » permettant d'entraîner un modèle de machine learning de détection d'objets avec Amazon SageMaker, veuillez consulter object_detection_augmented_manifest_training.ipynb. Pour de plus amples informations, veuillez consulter . Fournir des métadonnées d'ensembles de données à des tâches d'entraînement avec un fichier manifeste augmenté.